Банковское дело на основе ИИ: обнаружение мошенничества, анализ кредитного риска и будущее финансовых услуг

В 2020 году финансовый мир был потрясен скандалом, связанным с Wirecard, немецкой компанией по обработке платежей company. Wirecard завысила свою выручку и прибыль на протяжении многих лет за счет сложной схемы бухгалтерского мошенничества. Это привело к потерям в миллиарды долларов для инвесторов и暴ило уязвимости традиционных методов финансового надзора. Другой примечательный случай финансового мошенничества произошел в феврале 2016 года, когда хакеры нацелились на центральный банк Бангладеш и воспользовались уязвимостями в SWIFT, пытаясь украсть 1 миллиард долларов США. Хотя большинство транзакций были заблокированы, 101 миллион долларов США все равно исчезли.

Эти громкие дела подчеркивают срочную необходимость в надежной системе обнаружения мошенничества в финансовом секторе. Потрясающие 5 процентов корпоративной выручки, что составляет 4,7 триллиона долларов США во всем мире, теряется из-за мошенничества каждый год, согласно Ассоциации сертифицированных экспертов по мошенничеству (ACFE).

ИИ революционизирует способ, которым банки и финансовые учреждения работают, делая их более эффективными, безопасными и ориентированными на клиента. Недавний опрос компании Ernest & Young показал, что почти все (99 процентов) лидеры финансовых услуг сообщили, что их организации используют ИИ каким-то образом.

Согласно отраслевым прогнозам, рыночная доля искусственного интеллекта (ИИ) в секторе банковских, финансовых услуг и страхования (БФС) ожидается увеличиться на 32,97 миллиарда долларов США с 2021 по 2026 год, отражая быстрый рост и принятие технологий ИИ в этом домене. Банковское дело на основе ИИ может создать более персонализированный банковский опыт для клиентов, с индивидуальными финансовыми продуктами, инвестиционными советами и защитой от мошенничества для их уникальных потребностей и предпочтений.

Инструменты на основе ИИ могут помочь автоматически управлять финансами, от бюджетирования и оплаты счетов до автоматических сбережений и инвестиционных стратегий, снижая когнитивную нагрузку на людей и способствуя лучшему финансовому управлению. ИИ играет важную роль в укреплении мер кибербезопасности и предотвращении финансовых преступлений, выявляя и смягчая потенциальные угрозы в режиме реального времени.

Долгосрочный прогноз для ИИ в финансах очень оптимистичен, с 77 процентами руководителей, рассматривающих ИИ и генеративный ИИ (GenAI) как общую выгоду для финансовой отрасли в течение следующих 5-10 лет, согласно опросу компании Ernest & Young. Лидеры видят возможности в улучшении опыта клиентов и клиентов, с 87 процентами, заявляющими, что они считают, что ИИ может принести улучшения в этом пространстве. Будущее ИИ в банковском деле обещает трансформирующие возможности, которые переопределят ландшафт отрасли.

Трансформация опыта клиентов

Чат-боты на основе ИИ предоставляют круглосуточную поддержку клиентов, отвечают на базовые вопросы, решают простые проблемы, улучшают удовлетворенность клиентов и снижают операционные затраты для банков. Виртуальные помощники на основе ИИ могут руководить клиентами через сложные финансовые задачи, такие как подача заявок на получение кредитов или управление инвестициями, оптимизируя процессы и улучшая общий пользовательский опыт.

Более того, ИИ может персонализировать банковские trải nghiệm, рекомендую финансовые продукты и услуги на основе финансовой истории и поведенческих моделей клиента. Этот целевой подход не только улучшает вовлеченность клиентов, но и увеличивает вероятность получения кросс-продаж и апсейл-оппортуностей для банков.

ИИ также играет важную роль в автоматизации повторяющихся задач, таких как ввод данных и обработка кредитов, освобождая сотрудников банков для решения более сложных задач, требующих человеческой экспертизы и способностей принятия решений. Увеличенная эффективность приводит к экономии затрат и повышению производительности финансовых учреждений.

Обнаружение мошенничества с помощью ИИ

Традиционные методы обнаружения мошенничества полагаются на системы, основанные на правилах, которые могут выявить только предпрограммированные модели. ИИ, с другой стороны, использует алгоритмы машинного обучения (МО), которые могут анализировать огромные объемы данных, включая историю транзакций, местоположение и информацию о устройстве, для выявления аномалий и подозрительной деятельности в режиме реального времени. Кроме того, алгоритмы МО могут учиться и адаптироваться к новым тактикам мошенничества, что делает их более эффективными в борьбе с возникающими угрозами и помогает предприятиям оставаться впереди эволюционирующих кибер-рисков.

Обнаружение мошенничества на основе ИИ с машинным обучением предлагает более интеллектуальный и динамичный подход к защите финансовых учреждений и их клиентов от мошенничества. Отмечая мошеннические транзакции немедленно, ИИ может предотвратить финансовые потери до их возникновения, помогая быстро и эффективно выявить мошенничество. Анализируя широкий спектр данных, ИИ может различать законную и мошенническую деятельность точно, что приводит к меньшему количеству сбоев для законных клиентов и снижению ложных положительных результатов.

Оценка влияния ИИ на анализ кредитного риска

ИИ трансформирует оценку кредитного риска, важнейший аспект принятия решений о кредитовании в финансовом секторе. Традиционно банки сильно полагались на кредитные рейтинги и финансовую историю для определения кредитоспособности. Однако ИИ может анализировать широкий спектр данных, включая альтернативные источники данных, такие как активность в социальных сетях, информация о денежных потоках и онлайн-шопинг, для создания более целостной картины финансового здоровья заемщика.

Учитывая этот широкий набор данных, ИИ может создать более нюансированную картину кредитоспособности заемщика, выявляя сложные отношения внутри данных, которые могут быть пропущены традиционными методами. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать огромные объемы данных быстрее, чем люди, с повышенной точностью и эффективностью, что приводит к точным оценкам кредитного риска.

ИИ также может помочь выявить кредитоспособных заемщиков, которые могут быть исключены традиционными моделями оценки. Это способствует финансовому включению и расширяет доступ к кредитам. Таким образом, на основе уникального финансового профиля заемщика ИИ может помочь адаптировать кредитные продукты и процентные ставки, создавая сбалансированную и доступную кредитную систему.

Решение проблем при использовании ИИ

Модели ИИ такие хороши, как данные, на которых они обучены, и важно обеспечить, чтобы системы ИИ были беспристрастными и справедливыми в своих процессах принятия решений. По мере того, как ИИ играет более заметную роль в финансовых услугах, регулирования будут адаптироваться для решения вопросов, таких как конфиденциальность данных, подотчетность алгоритмов и этические практики ИИ.

Ответственное внедрение ИИ в финансовых услугах требует сотрудничества между финансовыми учреждениями, технологическими провайдерами и регулирующими органами. Это совместное усилие необходимо для установления отраслевых стандартов, решения этических проблем и обеспечения ответственного развертывания ИИ.

Одной из ключевых проблем ИИ является объяснимость. Это особенно важно, когда ИИ используется для принятия критических решений, таких как предоставление или отклонение кредитных заявок. Если регулятор поставит под вопрос решение, принятое финансовым учреждением с помощью ИИ, финансовому учреждению необходимо будет объяснить обоснование этого решения. Например, если кредитная заявка отклонена, система ИИ должна быть в состоянии предоставить четкие причины для отклонения, такие как конкретные факторы в финансовой истории заемщика, которые способствовали решению. Этот уровень объяснимости должен быть рассмотрен и встроен в модель ИИ с самого начала процесса разработки и развертывания.

Принимая ИИ целиком, с фокусом на инновациях, соблюдении требований и ориентации на клиента, банки и финансовые учреждения могут обеспечить свое место в качестве лидеров в цифровую эпоху, формируя будущее финансовых услуг на годы вперед.